多金属选矿厂磨矿分级优化控制研究与应用①_孙伟.pdf

多金属选矿厂磨矿分级优化控制研究与应用 ① 孙 伟1， 张雪娇1， 熊 伟2， 李 红2， 刘润清1 1.中南大学 资源加工与生物工程学院,湖南 长沙 410083； 2.长沙矿冶研究院有限责任公司,湖南 长沙 410012 摘 要 结合湖南省临武县南方矿业多金属选矿厂现场磨矿生产工艺和自动控制技术,对磨矿分级过程进行了研究,采用新型装 备和模糊控制算法优化球磨机自动化控制系统,实现了球磨机的优化给矿和比例给水,稳定了磨矿浓度和产品细度指标,保证了高 频细筛的筛分效率,最终使球磨机生产率提高 4.4％,原矿处理量提高 11.1％,为企业创造了经济效益。 关键词 磨矿； 分级； 优化控制 中图分类号 TD928文献标识码 Adoi10.3969/ j.issn.0253-6099.2018.04.009 文章编号 0253-6099201804-0036-05 Optimization Control of Grinding-Classification Processes in Polymetallic Ore Dressing Plant SUN Wei1, ZHANG Xue-jiao1, XIONG Wei2, LI Hong2, LIU Run-qing1 1.School of Minerals Processing and Bioengineering, Central South University, Changsha 410083, Hunan, China； 2.Changsha Research Institute of Mining and Metallurgy Co Ltd, Changsha 410012, Hunan, China Abstract The grinding-classification processes of polymetallic ore dressing plant in Linwu County Southern Mining Company were investigated by combining on-site grinding operation and automatic control technology. A ball mill automatic control system was optimized using new facilities and fuzzy control algorithm. Thus precise feeding and water supply of the ball mill were actualized, through which the pulp concentration and grinding fineness were stabilized, ensuring screening efficiency of high-frequency fine screen. Eventually, the productivity of ball mill was increased by 4.4％ and the raw ore processing capacity was increased by 11.1％, bringing in more economic benefits. Key words grinding； classification； optimization control 磨矿是选矿厂动力消耗最多的一个作业,磨矿作 业的主要设备球磨机属于高能耗、高噪音、低效率的设 备,磨机电能消耗就占选厂的 50％左右,其生产成本 约占选厂生产成本的 35％～60％。 磨矿所得产品的质 量、后续浮选等工艺的指标和整个选矿厂的生产效率, 尤其是选矿厂的经济指标都与磨矿工段的操作息息相 关。 因此,若对磨矿分级工艺自动化进行优化控制,不 仅能得到高质量的精矿产品、大幅度提升金属回收率, 而且可有效控制选矿总成本、提高整个选矿厂的生产 能力［1］。 1 生产现场概况 1.1 存在的问题 湖南省临武县南方矿业选矿厂设计处理能力为 1 000 t/ d,主要产品为多金属矿。 由于磨矿工艺具有 非线性、时变性、滞后性等特点［2-7］,项目优化前由操 作工根据经验手动恒定量给矿、给水,在原矿给矿粒 度、硬度发生变化时,球磨机的“胀肚”和“过磨”现象 频繁发生［8］,选矿指标波动频繁,磨矿指标合格率低, 产能不达标,增加了后续选别工艺的难度。 1.2 工艺流程 南方矿业多金属选矿厂设计对原矿采用一段磨 矿,以分级效率高的高频细筛作闭路分级设备,尽可能 减少合格的细粒级有用矿物循环进入磨机,也降低一 段磨矿的循环负荷,提高球磨机的产能。 粉矿仓的矿石通过皮带输送至溢流型球磨机,球 磨机排料先用直线筛隔粗,筛上的粗粒物料返回到球 磨机给料皮带,筛下产品再与高频细筛形成闭路循环, ①收稿日期 2018-01-10 基金项目 国家重点研发计划项目2016YFE0101300 作者简介 孙 伟1973-,男,河北邯郸人,博士,教授,长江学者,博士研究生导师,主要研究方向为选矿药剂设计开发、选矿废水处理及 复杂难选矿物分离。 通讯作者 张雪娇1991-,女,河北邯郸人,硕士研究生,主要研究方向为多金属选矿自动化工程。 第 38 卷第 4 期 2018 年 08 月 矿矿 冶冶 工工 程程 MINING AND METALLURGICAL ENGINEERING Vol.38 №4 August 2018 ChaoXing 高频细筛筛下产品的最终粒度为-0.074 mm 粒级占 63％。 选厂磨矿分级流程如图 1 所示。 粉矿仓 球磨机 库存矿石粒度≤300 mm 筛下产品-0.074 mm占63 隔粗筛 分级 返砂 返砂 高频筛 分级 下序加工 筛下产品 图 1 选厂磨矿分级流程 2 优化控制研究 2.1 优化控制思路 在实际操作中必须保证磨矿分级的 3 个指标磨 矿浓度、磨矿细度及筛下细度。 本次磨矿分级工艺过 程控制目标为① 实现球磨机的优化给矿、比例给水 的自动控制,稳定磨矿浓度,提高磨矿效率,避免过磨 与跑粗,达到代替人工操作的目的；② 最佳磨球装载 量实现自动补加球控制,稳定球料比,实现精细化磨 矿,从而降低球耗,适度延长磨机衬板使用寿命；③ 在 最佳给矿量条件下,保证高频细筛产品粒度、浓度稳 定。 确保设备正常运行,在最佳给矿率条件下,为浮选 提供稳定合格的产品。 为了实现 1 000 t/ d 多金属选厂磨矿工艺段的智 能给矿、给水、稳定磨矿分级过程浓度和细度指标,避 免球磨机“胀肚”现象,提高球磨机小时处理量,为下 游浮选工艺创造良好的条件,将模糊控制理论引入磨 矿分级工艺自动控制中,在传统自动控制方法的基础 上进行了新型装备及模糊控制算法对提升球磨机和高 频细筛产品指标的研究。 2.2 优化控制方案的实现 球磨机的磨矿效率主要由 3 个操作条件来保证 合理的介质充填率、合理的球料比和合适的磨矿浓 度［9-11］。 2.2.1 球磨机负荷的检测和控制 球磨机负荷是磨矿分级产品指标的一个重要参 数,能否准确地检测出球磨机的负荷是整个球磨机优 化控制成败的关键。 磨机在工作过程中的磨音、功率 与磨机负荷之间的关系如图 2 所示。 其中矿物填充量少时,磨机声音强,频率较高,人 耳感觉清脆；随着矿物填充量增多,声音逐渐减弱,频 率逐渐降低,人耳感觉沉闷［12-13］；而功率直接反应钢 球的装载量,根据消耗料量来添加钢球以保证合理的 最佳区域 “涨肚” 功率信号 声强信号 磨机负荷 信 号 强 度 信号临界点 图 2 磨音、功率与磨机负荷的关系 球料比,使功率落在最佳区域范围内,球磨机的效率 高,保证磨矿工段的细度指标。 综合对比分析原型机和实地采集到的典型样本可 以看出,磨机运行中的音频主要集中在 8 kHz 以下的 区域,且在不同状态下,频谱的组成特性也有所不同。 如果简单的将有效的频谱变化区间划分为低音区、中 低音区和中音区 3 个部分,由于球磨机运行过程中磨 料充当阻尼作用,在负荷较重的情况下,球料剧烈碰撞 的能量被吸收,低音部分的含量显然高于中低音和中 音部分,球磨机运行音频则为低沉；然而随着负荷减 轻,阻尼减少,低音部分不见衰减而中音和中低音部分 含量则越来越大,球磨机运行音频则为高亢。 这说明 声强信号的频率中心值和各频率端的幅值随负荷变化 而有规律变化。 采用针对有色金属矿山自主研发的磨音声强分析 仪,通过仿生物工程学设计,模拟人耳收集磨机内部球 与球和球与矿石碰撞所产生的特殊声强,具备过滤外 部噪音干扰、采集人耳无法听到的特殊音频的功能,并 集成了学习和记忆功能模块,反应磨机空载、超载、贴 粘等异常状态,判断磨机运行状况,分析磨机内部 状况。 钢球的装载量在实际生产过程中很难把控,本系 统采用回转式自动加球机添加钢球,自动加球机控制 核心采用 PLC 可编程控制器,采用专业控制软件根据 在线检测的矿量适时设定自动加球机的加球量和补球 量,并结合磨音声强分析仪,实现了原矿和钢球的自动 配比添加,有利于提高磨机的磨矿效率,降低磨机的球 耗、钢耗和能耗,保证了球磨机稳定的磨球装载量,降 低控制难度。 2.2.2 模糊算法规则 模糊算法是利用模糊数学的基本思想和理论,结 合现场工人操作经验,建立自动控制模型,其控制模型 架构如图 3 所示。 在磨矿分级作业中,参数选择最能体现球磨机工 作状态的功率、音频,以及体现分级机工作状态的电流, 73第 4 期孙 伟等 多金属选矿厂磨矿分级优化控制研究与应用 ChaoXing 参 数 确 定 反 模 糊 化 模 糊 化 建立 模糊 规则 库 结合 PID 控制 器 最终 控制 标量 图 3 控制模型架构 从而控制球磨机的给矿和各处给水。 按照模糊逻辑控 制器原理,将检测参数与设定好的正常值相减所得数 值,变换至相应的基本论域 E＝［-x,＋x］,其所取的模 糊集的论域为-n,-n＋1,,0,,n-1,n,量化因子 则为Ke＝n/ x,将输入数据转换成合适个的语言值档 级,如｛PB,PM,PS,P0,N0,NS,NM,NB｝ ＝ ｛“正大”, “正中”,“正小”,“正零”,“负零”,“负小”,“负中”, “负大”｝,则形成 8 个模糊子集。 模糊控制规则的构成则由操作者根据现场经验总 结成的一系列推理语言组成,例如 IF “磨机功率＝NB” AND “磨机音频＝PB” THEN 给矿量＝PB； IF “磨机功率 ＝ NB” AND “磨机音频 ＝ PM” THEN 给矿量＝PB； ︙ IF “磨机功率＝PB” AND “磨机音频＝NB” THEN 给矿量＝NB。 通过对以上的推理规则进行模糊推理和规则运算 得到随控制量变化的模糊集合,再经过反模糊化［14］, 便可得出精确的控制量 Yo；输出控制量的比例因子由 Ku＝y/ m 确定,这里 y 代表模糊输出变量变化区间的 基本论域［-y,＋y］,m 代表控制量所取的模糊子集的 论域,即-m,-m＋1,,0,,m-1,m ［15］, 最终的控 制量U ＝ Ku Yo ＋ 输出正常值 ,至此便完成了模糊控 制器的设计。 3 优化控制 3.1 磨矿浓度的优化控制 合理的磨矿浓度是提高磨机磨矿效率的关键条 件,是保证磨机效率最佳的指标参数。 根据选矿厂的 原矿粒度及矿石特性,标定出正常的返砂比,按磨矿浓 度的要求计算出所需的返砂水量,具体计算公式为 Wf ＝ Q g 1 km - 1 kg ■ ■ ■ ■ ■ ■ ＋ Q f 1 km - 1 kf ■ ■ ■ ■ ■ ■ ＝ Q g N 1 ＋ C Qg N2 ＝ Q g N1＋ CN2 式中 Qg为磨机给矿量；Qf为磨机返砂量；km为磨矿浓 度；kg为给矿浓度；kf为返砂浓度；C 为磨机返砂比。 其中 km、kg、kf是通过现场测定得到的数值,可认 为是常数,所以返砂水量的变化与给矿量密切相关。 从 图 4 所示的磨矿浓度控制原理图中可以看出,最佳磨矿 浓度值由磨音声强、磨机功率及筛下返砂量经模糊控制 算法得出,再将解模糊输出量和设定的返砂水量进行比 较,经过 PID 整定输出至返砂水电动调节阀,这样便可 以通过自动调节返砂水量来控制磨矿浓度了。 模 糊 控 制 磨音声强 磨机功率 PID 控制 解模糊输出 矿量检测值 电动调节阀 筛下返砂量 返砂水检测 图 4 磨矿浓度控制原理 根据磨机给矿量实现给水量的比例控制方法是一 种有效的控制手段。 如图 5 所示,磨机入口给水量控 制通过电磁流量计、调节阀构成一个恒定给水闭环控 制系统。 磨机 自带 PLC 球 磨 机 磨机 负荷 检测 自磨机 负荷 数据 融合 推理 模块 给矿 优化 控制 模块 电磁 流量 计 入口 加水 过程 给矿 过程 调 节 阀 比 值 K 流量 控制 器 入口加水 流量设定 加水流量检测值 新给矿量设定 新给矿量检测值 粒度约束 给矿 量控 制器 板式 给料机 变频器 给矿电子皮带秤 图 5 球磨机优化给矿及比例给水控制 3.1.1 给矿控制 球磨机的给矿控制受众多因素影响,且耦合性很 强,为了实现球磨机的优化给矿,必须检测球磨机的运 行功率和音频,同时设定好各自的相关参数,通过模糊 控制器运算计算出给矿量,并与核子皮带秤检测的实 际给矿量比较,对误差进行 PID 调节,从而构成模糊 控制 ＋ PID 调节的复合控制回路。 磨机功率和音频隶属度分别如表 1 和表 2 所示。 通过对磨机功率和音频的模糊推理,求出相应的模糊 关系,最后反模糊化得出最终的模糊控制表,如表 3 所 示。 通过公式 U ＝ Ku Yo ＋ 输出正常值 ,可得出最终 的给矿量。 83矿 冶 工 程第 38 卷 ChaoXing 表 1 磨机功率隶属度 变 量 隶属度 Eg -6-5 -4-3 -2-1 -0＋0 ＋1＋2 ＋3＋4 ＋5＋6 NB 1.0 0.8 0.4 0.10000000000 NM 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2000000000 NS000.1 0.5 1.0 0.8 0.30000000 N000000.1 0.6 1.00000000 P000000001.0 0.6 0.10000 PS00000000.3 0.8 1.0 0.5 0.100 PM0000000000.2 0.7 1.0 0.7 0.2 PB00000000000.1 0.4 0.8 1.0 表 2 磨机音频隶属度 变 量 隶属度 Eg -6-5 -4-3 -2-1 -0＋0 ＋1＋2 ＋3＋4 ＋5＋6 NB 1.0 0.8 0.4 0.10000000000 NM 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2000000000 NS000.1 0.5 1.0 0.8 0.30000000 N000000.1 0.6 1.00000000 P000000001.0 0.6 0.10000 PS00000000.3 0.8 1.0 0.5 0.100 PM0000000000.2 0.7 1.0 0.7 0.2 PB00000000000.1 0.4 0.8 1.0 表 3 模糊控制表 Eg Ey -6-5 -4-3 -2-1 -0＋0 ＋1＋2 ＋3＋4 ＋5＋6 -6 65656666331000 -5 55555555331000 -4 65656666331000 -3 65555555210 -1-1 -1 -2 33343333100 -1-1 -1 -1 33343311000 -2-1 -1 -0 33341100 -1-1 -1-3 -3-3 ＋0 33341100 -1-1 -1-3 -3-3 ＋1 111100 -1-1 -3-3 -2-3 -3-3 ＋2 11110 -2-3 -3-3 -3-2 -3-3 -3 ＋3 0000 -2-2 -5-5 -5-5 -5-5 -5-5 ＋4 000 -1-3 -3-6 -6-6 -6-5 -6-5 -6 ＋5 000 -1-3 -5-5 -5-5 -5-5 -5-5 -5 ＋6 000 -1-3 -3-6 -6-6 -6-5 -6-5 -6 3.1.2 给矿水控制 球磨机的给矿水包含两个部分返砂水和新给水。 在确定好正常的返砂比后,通过检测振动筛运行电流, 建立模糊控制器振动筛电流隶属度见表 4,经运算 得出返砂量,则 返砂含水量 ＝ 返砂量 1 - 返砂浓度 返砂浓度 在控制中保持磨矿浓度的稳定是非常必要的,同 时也是指导磨机给矿和给水的重要依据。 由于球磨机 的给矿为干矿,不含水分,故给矿浓度为 1,返砂浓度的 测定可由现场采样、通过化验分析得出。 计算出的给矿 水量通过 PID 控制器调节电动阀门,达到稳定给水。 表 4 振动筛电流隶属度 变 量 隶属度 Eg -6-5 -4-3 -2-1 -0＋0 ＋1＋2 ＋3＋4 ＋5＋6 NB 1.0 0.8 0.4 0.10000000000 NM 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2000000000 NS000.1 0.5 1.0 0.8 0.30000000 N000000.1 0.6 1.00000000 P000000001.0 0.6 0.10000 PS00000000.3 0.8 1.0 0.5 0.100 PM0000000000.2 0.7 1.0 0.7 0.2 PB00000000000.1 0.4 0.8 1.0 3.2 高频细筛分级过程控制优化 高频细筛分级稳定控制的作用在于① 保证细筛 筛下产品粒度合格率,有利于浮选生产过程的稳定和 控制；② 保证细筛的筛分效率。 图 6 为磨矿分级优化 控制原理图。 前馈校 正模型 旋给压力 控制器 溢流粒度分析仪 压力变送器 浓度计 旋给浓 度设定 旋给压力设定 溢流 粒度 期望 值 旋给 浓度 控制 器 旋给 浓度 设定 模型 调 节 阀 渣 浆 泵 泵池 加 水 过 程 旋给 过程 磨矿 分级 过程 液位 控制器 泵池液位范围 液位计 图 6 磨矿分级过程优化控制原理 影响高频细筛的操作条件包括泵池液位和细筛补 加水,被控的参数主要是细筛的给矿浓度、给矿流量、 细筛补加水流量和分级粒度。 当细筛给料负荷一定 时,在一定范围内,调节入筛浓度可以提高筛分指 标［15］。 3.2.1 高频细筛给矿流量检测 细筛给矿流量即细筛的给料负荷,通过检测给矿 流量来判断筛上返砂量,给料负荷必须在磨矿及细筛 处理能力匹配的设计范围内,确保磨矿分级过程的协 调性,通过渣浆泵变频调速来恒定渣浆泵池液位稳定 细筛的给矿流量,保证细筛的稳定工作。 3.2.2 细筛泵池液位、给矿浓度控制 稳定的细筛给矿浓度是保证筛分效率的关键,由 于细筛给矿浓度受浆池补水流量的影响,进而影响矿 浆池液位,要使细筛进料浓度稳定在一定范围内,必须 放宽对泵池液位的约束。 因此,用超声波液位计检测 93第 4 期孙 伟等 多金属选矿厂磨矿分级优化控制研究与应用 ChaoXing 泵池液位,当给矿浓度变化时,需改变浆池补水量,为 防止泵池冒矿或抽空,需重新改变细筛给矿流量,找到 浆池新的液位平衡点,采用分段控制策略,确保泵池液 位、细筛给矿浓度稳定。 3.2.3 细筛粒度检测控制 采用超声波粒度仪检测细筛入筛粒度与筛下产品 粒度,通过检测的实际粒度来判断细筛的筛分效率,通 过粒度约束来控制磨机的给料、细筛给矿流量与浓度。 3.3 控制系统实现 整个控制系统的硬件部分包括电磁流量计、电动 调节阀、矿浆浓度计、超声波液位计、电子皮带秤、电流 变送器、温度变送器、通讯设备、工业计算机、信号采集 模块、主控制器等。 控制系统采集了大量的数字量和 模拟量,又有复杂的控制算法,为了最大限度地保证生 产的连续运行,系统采用西门子 PCS7 的 CPU410-5H 冗余控制站 AS1,通讯链路也采用冗余设计。 这样的 控制系统可以在线更换故障模块,在线修改程序而不 影响正常生产。 软件部分采用西门子的过程控制软件 PCS7 V8.1 版本,高效的工程组态、灵活的扩展性能、强 大的数据归档查询功能、快捷的图形编辑功能、友好的 界面和过程操作系统,易于数据分析,实现了生产设备 操作的自动控制、连锁保护、数据集中显示和处理等。 3.4 经济效益 该系统自投入以来,选厂生产能力为日处理原矿 1 000 t,年处理矿石 30 万吨。 日生产铅锑银混合精矿 约 52.6 t,年产铅锑银混合精矿17358 t；日生产品位为 45％的锌精矿约 14.9 t,年产锌精矿 4 917 t；日生产品 位为 55％的锡精矿约 18.7 t,年产锡精矿 6 171 t,回收 率及精矿品位提高了 3％。 与以往人工操作相比,不 仅稳定了磨矿工艺段各处指标,给浮选工艺段提供了 良好的条件,更有利于金属的回收；而且优化了磨矿的 负荷平衡,减少了设备的磨损和生产资料的消耗,钢球 单耗下降了 29.87％。 优化效果对比见表 5。 表 5 优化成果 项目 日处理 量 / t 平均给矿 粒度 / mm 磨机利用 系数 / ［tm3h -1 ］ 衬板使用 寿命 / 月 筛下产品粒度 -0.074 mm 粒级含量 / ％ 优化前9001287.54～558.6 优化后1 0001291.4＞863 4 结 语 新型装备及算法提供了一种新型磨矿分级工艺控 制手段,提高了磨矿产品合格率的同时,也提高了球磨 机的台时处理能力,降低了单位能耗,产品应用范围 广,适用于冶金、黑色金属、有色金属等行业,该新型装 备及算法的成功应用对于提高矿山行业设备技术水 平、提高设备使用效率等均具有重要意义。 参考文献 ［1］ 谢 琦. 磨矿分级过程控制系统的设计与应用［D］. 长沙中南大 学信息科学与工程学院, 2008. ［2］ 李 琦,斯 琴. 选矿厂磨矿分级过程控制系统研究［J］. 计算机 光盘软件与应用, 20148111. ［3］ 李艳姣,王建民,张 杰. 磨矿过程磨机负荷的优化计算与智能控 制［J］. 自动化与仪表, 2013,281035-39. ［4］ 贺晓巧,王建民,赵 晔. 磨机负荷专家控制系统设计及仿真研 究［J］. 计算机测量与控制, 2015,231120-122. ［5］ 陈 蜀. 磨矿分级系统智能控制研究［D］. 昆明昆明理工大学信 息工程与自动化学院, 2007. ［6］ 辛智娟. 自动化在磨矿分级过程控制中的应用［J］. 中国科技纵 横, 20141173-175. ［7］ 陈夕松,魏 彬,王露露,等. 模糊 PID 在选矿球磨浓度控制中的 应用［J］. 工业仪表与自动化装置, 2005215-17. ［8］ 高天星,李顺齐,贡照天. 球磨机噪声智能检测技术在某选厂的应 用［J］. 金属矿山, 2007293-94. ［9］ 毛益平,陈炳辰,高继森. 球磨机有功功率和磨矿效率影响因素研 究［J］. 矿冶工程, 2000,20448-50. ［10］ 李 博. 大型球磨机最佳充填率的探索及实践研究［D］. 昆明 昆明理工大学国土资源工程学院, 2014. ［11］ 常富强, 段德华,宋 龑. 生产中提高球磨机磨矿效率的方 法［J］. 现代矿业, 2011381-84. ［12］ 孙军锋. 衬板机构对球磨机磨矿效率的影响研究［D］. 昆明昆 明理工大学机电工程学院, 2010. ［13］ 江领培,石贵明,尹启华. 半自磨机顽石作为实验室立磨机介质 的磨损与磨矿研究［J］. 有色金属科学与工程, 2017,8290- 95. ［14］ 周 平,钱积新. 模糊推理方法在控制系统故障诊断中的应用研 究［J］. 化工自动化及仪表, 2005,32123-25. ［15］ 海 山. 锅炉汽包水位的智能控制研究［D］. 呼和浩特内蒙古 大学电子信息工程学院, 2008. 引用本文 孙 伟，张雪娇，熊 伟，等. 多金属选矿厂磨矿分级优化控 制研究与应用［J］. 矿冶工程， 2018，38（4）36-40. 04矿 冶 工 程第 38 卷 ChaoXing